Data Scientist
Pubblicato il 14-10-2026 - Prefe in Milano
Chi siamoPrefe è una startup innovativa che ha sviluppato una piattaforma AI di market intelligence attiva nel settore Fast-Moving Consumer Goods (FMCG).
Stiamo sviluppando sistemi proprietari di intelligenza artificiale che supportano i brand e i retailer nei processi decisionali e stiamo ampliando il nostro team tech.
Se vuoi lavorare su dati che alimentano modelli AI distribuiti su larga scala, questo ruolo fa per te!
Pronto/a a candidarsi?
Prima di farlo, si assicuri di leggere tutti i dettagli relativi a questo lavoro nella descrizione sottostante.
La tua missioneLavorerai sul nostro asset principale (i nostri dati) progettando, implementando e migliorando continuamente algoritmi e modelli che alimentano i nostri prodotti core.
Avrai ownership, autonomia e reale responsabilità in produzione, oltre a un'esposizione diretta ai clienti.
collaborerai con CTO, team Sales e Product, nonché con altri stakeholder, per definire requisiti analitici, KPI e funzionalità data-driven;
progetterai, svilupperai e manterrai modelli avanzati di AI e algoritmi statistici orientati alle esigenze di business;
utilizzerai attivamente strumenti di coding agentico (es. Claude Code via CLI, OpenCode o strumenti equivalenti) per accelerare sviluppo, debugging, refactoring e documentazione del codice, mantenendo elevati standard di qualità e sicurezza;
ti terrai costantemente aggiornato/a sulle evoluzioni di questi tool (nuove funzionalità, best practice, workflow) e proporrai in modo proattivo miglioramenti al processo di sviluppo e collaborazione del team;
definirai e applicherai linee guida operative per l'utilizzo efficace degli agent (prompting, review, verifiche, guardrail) per garantire affidabilità, tracciabilità e mantenibilità del codice in produzione;
raccoglierai, pulirai e preprocesserai dataset ampi ed eterogenei provenienti da fonti multiple (strutturate, semi-strutturate e non strutturate);
svilupperai pipeline per ingestione, trasformazione e feature engineering garantendo workflow scalabili, efficienti e affidabili;
implementerai tecniche avanzate per product matching, recommendation, forecasting e anomaly detection;
costruirai dashboard e visualizzazioni interattive con Python (Plotly, Dash, Leaflet) o piattaforme BI per comunicare insight in modo esplicito a stakeholder tecnici e non tecnici;
collaborerai con back-end e data engineer per integrare i modelli nei sistemi di produzione;
condurrai valutazioni e validazioni rigorose dei modelli (metriche appropriate, A/B test, cross-validation);
scriverai codice Python pulito, modulare e ben documentato, utilizzando sistemi di version control (Git) in ambiente collaborativo;
contribuirai al miglioramento continuo dell'infrastruttura dati, degli strumenti e delle pratiche MLOps aziendali;
definirai e implementerai controlli di data quality end-to-end, includendo test automatici per identificare anomalie, regressioni e comportamenti diversi da quelli attesi (es. drift dei dati, variazioni inattese di distribuzione, outlier, rotture di mapping);
progetterai e manterrai una suite di test (unit/integration/data tests) a supporto delle pipeline dati e dei modelli, garantendo robustezza, riproducibilità e affidabilità dei risultati in produzione;
costruirai e gestirai pipeline di monitoraggio continuo del database (metriche, alerting, dashboard) per assicurare completezza, coerenza e freschezza del dato, con meccanismi di escalation rapidi in caso di degradazione;
collaborerai con Data Engineering e Back-end per definire SLA, metriche di qualità e processi di remediation in caso di issue sistemiche o degradazioni progressive;
ti manterrai aggiornato sulle evoluzioni di machine learning, data science e AI, proponendo soluzioni innovative.
Cosa cerchiamo:esperienza comprovata nello sviluppo e nel deploy di modelli di machine learning in ambienti di produzione;
ottima padronanza di Python (requisito essenziale) e del relativo ecosistema data science (Pandas, NumPy, Scikit-learn, ecc.);
esperienza pratica con framework di deep learning (es. PyTorch o TensorFlow)
solida conoscenza di statistica, disegno sperimentale e metodologie di valutazione dei modelli;
buone competenze SQL ed esperienza con database relazionali (es. PostgreSQL) per estrazione e validazione dati;
esperienza nella costruzione e manutenzione di pipeline per feature engineering e training dei modelli;
interesse concreto e qualche esperienza di sperimentazione con modelli AI open-weight (es. Llama, Mistral, Qwen), inclusa familiarità con preparazione dei dataset e valutazione delle performance; costituisce un plus aver svolto attività di fine-tuning e ottimizzazione (es. LoRA/QLoRA);
familiarità con ambienti cloud (in particolare GCP) e strumenti di containerizzazione come Docker;
esperienza con pratiche MLOps (versioning dei modelli, monitoring, CI/CD per ML) ;
mentalità orientata al problem solving e capacità di tradurre esigenze di business in soluzioni analitiche;
attenzione alla qualità del dato, robustezza e interpretabilità dei modelli;
ottime capacità organizzative, documentali e comunicative, con abilità nel presentare risultati complessi a interlocutori non tecnici;
familiarità con workflow Git/GitHub in ambienti collaborativi.
Cosa ti farà distinguere immediatamente:esperienza nel settore retail/FMCG o con dataset relativi a prezzi e promozioni;
esperienza pratica con applicazioni basate su LLM (prompt engineering, pipeline RAG, embedding model, vector database);
esperienza nell'addestramento e fine-tuning di modelli open-weight su dataset proprietari in ambienti GPU;
familiarità con monitoraggio dei modelli e tracking delle performance in produzione (drift detection, retraining pipeline);
esperienza nell'ottimizzazione delle performance in inference (quantizzazione, batching, tuning GPU);
esperienza con recommendation system, product matching o use case di computer vision;
possesso di Partita IVA (o disponibilità ad aprirla) per avviare rapidamente la collaborazione in una fase iniziale;
esperienza pregressa in startup e/o in contesti con team ridotti, con attitudine all'ownership, pragmatismo e velocità di esecuzione;
madrelingua italiano o equivalente e conoscenza della lingua inglese (livello B2 o superiore).
retribuzione competitive;
modello di lavoro elastico e smart working;
elevato livello di ownership e responsabilità tecnica reale;
rapida possibilità di crescita professionale;
ambiente giovane, dinamico, cooperativo e inclusivo;
opportunità di sviluppare sistemi AI utilizzati da aziende reali in un settore data-intensive.
Scadenza candidatura:22/03/2026
Prefe è un datore di lavoro che garantisce pari opportunità.
xysqume Valorizziamo la diversità e siamo impegnati a creare un ambiente inclusivo per tutti i collaboratori.
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